动态预报方法在油田多峰产量预测中的应用

油田生产是一个随时间变化的动态系统,以往采用固定参数模型进行产量预测,忽略了模型参数的时变性,导致其预测误差随着预报期间(步长)的增大而增大。油田在开发生产过程中,由于增产措施及综合调整的实施,油田产量表现出多峰的运行状态。针对该情况,文中通过大量文献调研及研究,最终选择陈元千教授研究成果——多峰预测模型,并结合韩志刚教授提出的多层递阶预报方法,对油田动态系统多峰产量预测进行研究。实际油田应用结果表明,该方法预报精度高,研究成果实用、有效,对于预测油田产量有较强的推广应用价值。     

一类线性非平稳系统的自校正预报器及其在油田开发中的应用

本文应用系统辩识和适应预报理论给出了一种油田产量预报的新方法。在对油田产量数据建立自回归积分滑动平均模型的基础上,给出了一种适用于线性非平稳系统的自校正递推预报器,并且在萨尔图、喇嘛甸、杏树岗油田和厚层试验区的产量预报中得到较好的结果。     

对“用灰色系统理论分析油田产量递减规律”一文的讨论

近年来,人们逐渐开始采用现代控制理论的一些概念和方法,建立了各种油田产量动态预报的方法。祁宏同志以灰色控制理论中灰色动态预测模型 GM(1,1)为基础,提出了油田产量递减规律的灰色分析预测法。笔者曾使用 GM(1,1)模型对国内外20几个油田实例的产量递减规律进行分析处理,发现在进行油田产量预测时,预测精度很不理想;随着预报步数的增大,预测值一般总是逐渐     

油田开发规划决策支持系统优化模型

油田开发规划决策支持系统是一项系统 工程其设计的知识面广。内容复杂。决策问题的核心是资源的合理利用和分配。单目标线性规划模型就是在定产量的基础上建立起来的一种资源优化分配方法。追求在一定产量的基础上力求成本最低。多目标线性规划模型则是追求产量最高成本最低等目标而建立的-种分配模型。根据决策变量在约束条件的作用下,充分发挥油田的潜力。建立模型合理分配资源达到最优化生产。这就为油田开发决策者制定规划方案提供了科学方法和理论依据。     

油田开发规划决策支持系统优化模型

油田开发规划决策支持系统是一项系统 工程其设计的知识面广。内容复杂。决策问题的核心是资源的合理利用和分配。单目标线性规划模型就是在定产量的基础上建立起来的一种资源优化分配方法。追求在一定产量的基础上力求成本最低。多目标线性规划模型则是追求产量最高成本最低等目标而建立的-种分配模型。根据决策变量在约束条件的作用下,充分发挥油田的潜力。建立模型合理分配资源达到最优化生产。这就为油田开发决策者制定规划方案提供了科学方法和理论依据     

油田开发时变结构预测模型的建立及应用

在油田开发规律研究的基础上，将预测模型中的待定系数确立为时变参数，建立了油田广义产量和两类常用水驱特征曲线的时变结构预测模型，并利用系统辨识理论中多层递阶预报方法进行参数估计，可大大提高模型的拟合精度和预报精度，经实际资料的应用，效果较好。     

油田开发规划非线性多目标优化模型研究

为了编制油田的效益规划，实现对利润、产量、成本、投资多个目标的合理决策。根据油田开发的实际情况。将油田的构成细分为9个部分。建立了利润、产量、成本和投资的非线性多目标优化模型，将利润、产量、成本、投资4种油田开发指标分成不同的优先级进行优化。采用ARMAX模型预测模型参数。用多项式拟合描述产量与工作量之间的非线性关系。在对多目标设置不同优先级的基础上，应用基于遗传算法的逐层非线性多目标算法。较快地得到最优解，对油田效益规划的编制具有重要意义。     

随机油价下的油田开发规划优化模型

为了科学合理地制定油田开发规划方案，建立了随机油价下的油田开发规划优化模型。首先利用功能模拟原理（微分模拟方法及神经网络方法）建立油田采油厂产量与其对应影响因素的关联关系，然后在随机油价下，根据油田开发的实际情况，在对决策变量、目标函数、约束条件进行分析的基础上，研究每个采油厂或开发单元的具体情况并建立定产量、定成本、效益最好的产能分配优化模型，并采用改进内点法对优化模型进行求解。采用这一优化过程，成功地解决了油田开发规划中随机油价下的油田（采油厂）产量、工作量及成本的最优分配问题。将该模型应用干中国某油田中后期开发阶段产量规划中，产生了巨大的经济效益。表3参12     

油田开发二层多目标措施结构优化模型及算法

讨论了油田开发规划的措施结构优化问题,基于二层多目标规划原理,将油田企业视为一个二层系统（上层为油田公司,下层为各个采油厂,且2个层面相对独立）,以总措施产量最大、总效益最好为目标,建立了油田开发规划的二层多目标措施结构优化模型,并给出了适用于该模型的改进的Pareto多目标遗传算法的设计和实现步骤。该优化模型成功解决了油田公司措施产量分配问题、采油厂各分项措施产量对应的各项工作量及其他开发指标的最优构成问题。     

油田开发二层多目标措施结构优化模型及算法

本文讨论了油田开发规划的措施结构优化问题。基于二层多目标规划原理,将油田企业视为一个二层系统(上层是油田公司,下层是各个采油厂,并且两个层面相对独立),以总措施产量最大、总效益最好为目标建立了油田开发规划的二层多目标措施结构优化模型,并给出了适用于该模型的改进的Pareto多目标遗传算法的算法设计和实现步骤。该优化模型成功地解决了油田公司措施产量分配问题以及采油厂各分项措施产量对应的各项工作量、其它开发指标的最优构成问题。     

基于机器学习方法的油井日产油量预测

油藏数值模拟是进行油田产量预测最为常用的方法,但其准确性建立在精确的地质模型和较高质量的历史拟合基础之上。为了克服数值模拟计算耗时长、成本高和所需数据资料多等缺点,建立了一种利用机器学习方法,根据现场广泛易得的油藏静态资料和开发动态参数实现油井日产油量的快速准确预测。传统的BP神经网络无法准确描述产量变化在时间维度上的相关性,因而基于长短期记忆神经网络(LSTM),建立能够考虑生产动态数据变化趋势和前后关联性的产量预测模型,是实现油井日产油量预测更为有效的途径。首先根据平均不纯度减少(MDI)方法,分析各个因素对单井产量的影响程度,基于特征参数的重要性进行数据降维,排除不相关的冗余特征,确定影响油井产量的主要因素。结合筛选出的特征参数和日产油量数据对LSTM模型进行训练和优化,建立最终的油井产量预测模型。利用实际油田数据对建立的模型进行验证和应用效果评价,结果表明基于LSTM模型的产量预测值与实际值高度一致,能准确反映产量的动态变化规律,为油井产量预测提供了一种新的方法。     

深度学习的电泵井产液量动态预测模型

电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义。根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据,利用皮尔逊相关系数分析方法,分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性,根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数,并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性,应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型。利用某油田现场实际数据对产液量进行预测,并与BP神经网络的预测结果相比较。研究结果表明,基于LSTM模型的电泵井产液量预测值与现场实际值高度一致,预测模型拟合效果更好,预测精度更高,考虑因素更全面、应用更方便、结果更可靠,进而为潜油电泵生产的产液量动态预测提供了一种新的方法,为潜油电泵工作制度调整以及合理选泵设计提供依据。     

油田注水动态整体预测的数学模型

本文提出了整体信息预测模型的概念,以Poisson旋回、Logistic旋回公式为模型基本结构,采用系统辨识推广的递推梯度算法确定模型中的参数,得到了油田产油量,综合含水率预测的数学模型。国内外油田实际资料计算结果表明,模型的拟合精度和预报精度都是令人满意的。     

对Weng旋回模型预测可采储量方法的修正

Weng旋回模型在油气田长期产量预测中起着非常重要的作用,已在国内油气田产量预测中得到广泛应用.可采储量是油气田预测中的一个重要组成部分,在目前有关Weng旋回模型文献中,油气田可采储量的预测方法存在着错误和不足.本文对Weng旋回模型预测油气田可采储量的方法存在的错误进行了修正,建立了预测可采储量的可靠方法,从而完善了Weng旋回模型.     

油田中后期稳产规划方法

在文[1]的基础上本文提出了一个编制油田中后期稳产规划的方法。前文以月报附表为基础数据,通过多步递阶物理结构分析,应用带滤波功能的动态系统辨识方法,建立了产油量、产水量、地层压力与措施用量间的动态关系式,为研究最佳规划模型创造了条件。在满足国家要求前提下,以提高经济效益和水驱采收率为追求目标,建立了一个最优控制模型,通过它的求解可自动地编制出稳产规划。文中还研究了该模型的求解方法,并考查了它在应用中的效果。     

基于油井生产动态数据的出砂油井筛管冲蚀模型

筛管冲蚀损坏是油井常见的防砂失效形式,现有筛管冲蚀模型过于复杂,不能直接应用于在役油井筛管失效风险的量化分析。为了解决筛管冲蚀模型的现场应用问题,首先通过大量的室内实验数据拟合建立了冲蚀质量损失率的数学模型,并根据油田现场实际生产情况进一步简化模型,提出表征筛管冲蚀作用程度的参数C,建立了基于油井动态生产数据的筛管冲蚀失效分析的数学模型。以渤海Q油田为例,进行出砂油井筛管失效的计算分析,分析结果与现场测试结果完全一致,表明该模型可有效判断出砂油井井下筛管的工作状态。最后通过在役井C值与冲蚀临界值C_a的对比分析,形成了基于筛管冲蚀在役井的出砂风险预警方法,从而实现精准把控油田的出砂管理风险。     

用累积产油量与剩余可采储量比预测油田产油量

本文雁研究累积产油量与剩余可采储量之比随开采时间的变化规律出发，以油田开发理论和皮尔模型的基本原理为基础，利用油田开发的实际资料，通过统计分析，建立了适合油田进入稳产阶段到开发结束各阶段产油量预测的一种方法，此方法经油田实际资料验证，普遍具有可行性。     

一种油田开发指标预测的新方法──中心差分建模理论及应用

在进行差分方程理论和现代控制理论研究基础上,提出了“中心差分建模理论和方法”.该方法具有模型级自适应与参数时变性的特点,可适用于油区中,长期规划时开发指标的预测.与灰色预报模型进行对比研究,由于灰色预报模型只考虑了因变量与自变量的关系,仅仅建立了一个时间序列的函数,它要求原始时序规律性较强,这就对信息量有所限制,经矿场实际数据验证,其预报精度较中心差分预测模型要差,预报的时间要短.中心差分建模的模型即考虑了因变量与自变量的关系,又考虑了自变量与其本身过去的关系,是用原始数据直接建模,它既可进行时间序列的预报,又可进行动态系统的分析和控制.     

ESTABLISHMENT OF THE GEOLOGICAL MODEL OF FRACTURED RESERVOIRS

ＥＳＴＡＢＬＩＳＨＭＥＮＴＯＦＴＨＥＧＥＯＬＯＧＩＣＡＬＭＯＤＥＬＯＦＦＲＡＣＴＵＲＥＤＲＥＳＥＲＶＯＩＲＳ￥ＭｕＬｏｎｇ－ｘｉｎ（ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ＣＮＰＣ）...     

基于动态预测的优化配产系统研究

配产在油田开发过程中起着重要的作用,特别是对于目前处于开发中后期的油田而言,进行合理配产更是油田稳产、高产的重要保障。基于时变系统的动态预测方法,利用自动优化配产技术,形成油田优化配产系统。该系统在油田采油厂运行状况良好,取得了较好的生产效果,节省了人力物力,提高了油田采油厂的优化配产水平。